为自动驾驶打造“专属训练场” | 中科院广州南沙软件院
一个司机要想上路开车,必须经过驾照考试,自动驾驶技术如果要投入使用,也要不断进行开发测试,甚至进行真实“路考”测试。中国科学院软件研究所针对算法、环境感知、车身控制等自动驾驶中可能产生问题的关键环节,研发出自动驾驶算法开发、测试、仿真与验证平台ISS(Intelligent Self-driving System),不仅可以模拟各种道路和驾驶场景,还具备进行大量实际测试和验证的能力,能够帮助自动驾驶技术在实际道路上提升驾驶能力和安全性。
给车辆一个新“大脑”
实现自动驾驶功能,需要“强大”的算法支撑,通过算法来对行驶路线等进行规划。在ISS平台中,使用不同算法的路线规划与控制模块,就相当于车辆的“大脑”,模块通过算法控制车辆,满足车辆在自动驾驶时的动力、安全、舒适以及低能耗方面的要求。一般来说,算法基于周围车辆和行人的历史轨迹进行决策规划,指挥车辆判断何时自动转弯、变道,甚至在复杂的停车场中规划最佳停车位。但当历史轨迹受到外因干扰时,不够完善的算法可能会生成错误预测,偏离正确的目标轨迹。科研人员可以利用ISS平台开发新算法,能更加准确地评估算法和道路实际情况,提升自动驾驶在复杂环境中的稳定性和有效性,确保自动驾驶功能的安全顺畅。同时车辆借助平台精心构建的虚拟环境,通过训练算法,提升车辆“大脑”应对密集车流的能力,让自动驾驶技术表现得就像经验丰富的“老司机”。
新算法训练“大脑”不犯错
在ISS平台路线规划与控制模块上,不仅可以适配测试数十种基准算法,提高测试难度和真实性,确保安全性,还可以创新干扰算法,锻炼车辆大脑“不犯错”,确保自动驾驶车辆在各种复杂环境下能够安全、稳定地行驶。想要锻炼车辆“不犯错”,就要通过人为设置的“对抗训练”。如对交通指示牌的识别,经过涂改或人为添加干扰后,检测车辆是否会出现识别错误,造成安全隐患。以往的“对抗训练”,大多只针对交通指示牌进行训练,这使车辆在真实环境中遇到干扰表现不佳,达不到预期效果,产生安全隐患。
▲ 通过ISS平台模拟自动驾驶车辆的变道巡航
ISS平台提供的一种新的算法训练方式,能够将干扰因素添加到隐蔽的区域,让车辆测试更接近于真实环境,增加车辆识别难度,提高自动驾驶系统算法的训练水平,提升开发效率。
给车装上不同“眼睛”和“耳朵”
“安全上路”更重要
装有自动驾驶新算法的车辆在实际上路测试前,ISS平台需要进行最后的虚拟仿真测试和实物小车测试,确保自动驾驶车辆的安全。在虚拟仿真测试中,车辆装载最新算法的路线规划与控制模块,需要在ISS平台生成的模拟道路上自动行驶。就像在游戏中一样,平台模拟各种复杂的交通情况,甚至模拟极端天气情况,检验车辆的实际应对能力。只有通过了平台虚拟仿真测试,才被允许上路开展自动驾驶测试。通过仿真的测试车辆会被置于真实道路环境中,检验算法的实际性能。为保证安全,借助ISS平台,开发者能够与小车进行实时通信,并实现对小车的控制。
未来,ISS平台有望成为该领域具有影响力的开源平台,为国内外自动驾驶与可信人工智能等方向的研究团队提供基础平台支撑,让自动驾驶技术更快成熟,真正为公众提供安全、可靠的出行服务。